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順天堂大学、エムスリーAI、Us2.aiAIを用いた心エコー自動解析ソフトウェアの日本展開の協業開始
[24/07/26]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
順天堂大学（東京都文京区、学長：代田浩之）とエムスリーAI株式会社（東京都港区、代表取締役：杉原 賢一、以下「M3AI」）は、Us2.ai（シンガポール、代表取締役：James Hare）が開発する超音波画像解析ソフトウェア Us2.ai*の日本での市場展開における協業を開始します。
■ 協業の概要
日本では超高齢化社会に突入し、死因の第2番目にあたる心疾患が更に増加することが見込まれています。心エコー検査は、心臓の機能、形態を評価する検査で、診断において非常に重要な検査です。現在、日本では心エコー検査は年間約947万検査**が行われており、米国の1.3倍の数になります。現状でも多くの検査が実施されていますが、検査技師不足及び検査手技の難しさから、必要な患者がすぐに検査を受けることができる検査体制が整っていない施設や地域が多く存在します。この課題を解決するために、効率化とそれによる診断精度向上に寄与することが期待される超音波画像解析ソフトウェア Us2.aiを全国の医療機関に展開をするべく3者での連携を開始します。
超音波画像解析ソフトウェア Us2.aiは、AIを用いて心エコー画像解析をし、心房心室の各種計測項目を自動計測の上、国際ガイドラインに基づく心機能評価を行うことができるツールです。世界25カ国での活用が始まっており、日本での医療現場の働き方改革を実現する上でも普及が見込まれます。
その上で、順天堂大学が培ってきた、循環器領域での多様な臨床知見を活かし、日本での製品最適化を監修することで、都心の大学病院から地方のクリニックまで使いやすい製品としての展開を目指します。
M3AIは、日本最大級の医療AIプラットフォームを提供しており、24年6月末時点で累計300万検査の解析結果を全国の医療機関に届けています。Us2.aiを順天堂大学の監修の元、全国の医療機関に提供し、医療現場の診断精度向上と効率化に貢献し、不必要な医療コストを減らし、健康で楽しく長生きする人を1人でも増やすことを実現して参ります。
[画像1: https://prtimes.jp/i/21495/660/resize/d21495-660-8c4b57584025fec7bf93-0.jpg ]
■ 医療現場で見込まれる効果
心エコー検査において、手動で全てを行う場合と比べ、検査技師による計測、レポート作成時間が70%削減されることが実証されています。撮影時間を同一とした場合、Us2.aiを上手く活用することで、現状の人員体制でより多くの検査を行えるポテンシャルがあります。
[画像2: https://prtimes.jp/i/21495/660/resize/d21495-660-caed69bd6d6f24b16e87-1.jpg ]
【順天堂大学について】https://www.juntendo.ac.jp/
順天堂は、江戸後期の天保9（1838年）、江戸・薬研堀（現在の東日本橋）に開設したオランダ医学塾「和田塾」に端を発し、今につながる日本最古の西洋医学塾です。現在では、医学部・スポーツ健康科学部・医療看護学部・保健看護学部・国際教養学部・保健医療学部・医療科学部・健康データサイエンス学部・薬学部の9学部をはじめ、大学院5研究科、医学部附属６病院からなる「健康総合大学・大学院大学」として教育・研究・医療そしてリベラルアーツを通じて国際レベルの社会貢献と人材育成を進めております。
【Us2.aiについて】https://us2.ai/
AIを活用し、心臓のリスクを検出するための心エコー検査の実務改善することで、患者の転帰を改善し、最適な医療を提供できる環境を増やすことをミッションに掲げています。現在、全世界25カ国での提供を行っており、発展した技術提供が不自由なくできる地域から資源に制約のある地域まで、誰もが高品質かつ一貫性のある検査を安価に、平等に受診できる未来を築いていきます。
【エムスリーAI株式会社について】https://corporate.m3ai.co.jp/
エムスリーAIは、病院からクリニックまであらゆる医療機関において多様な医療 AI を利用できる仕組みをプラットフォームとして提供し、2020 年 5 月のサービスローンチ以降、累計300万検査以上の解析を行ってまいりました。今後、更に優良な AI を取り揃え、多くの医療現場からの期待に応えることができるよう事業を推進してまいります。
* 認証番号305AGBZI00004000 超音波画像解析ソフトウェア Us2.ai
** NDBオープンデータより
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000177182.html
*** 完全自動化ソフトウェアの使用による心エコー検査時間の短縮：測定時間とレポート
作成時間の比較研究 https://doi.org/10.1007/s12574-023-00636-6
■ 協業の概要
日本では超高齢化社会に突入し、死因の第2番目にあたる心疾患が更に増加することが見込まれています。心エコー検査は、心臓の機能、形態を評価する検査で、診断において非常に重要な検査です。現在、日本では心エコー検査は年間約947万検査**が行われており、米国の1.3倍の数になります。現状でも多くの検査が実施されていますが、検査技師不足及び検査手技の難しさから、必要な患者がすぐに検査を受けることができる検査体制が整っていない施設や地域が多く存在します。この課題を解決するために、効率化とそれによる診断精度向上に寄与することが期待される超音波画像解析ソフトウェア Us2.aiを全国の医療機関に展開をするべく3者での連携を開始します。
超音波画像解析ソフトウェア Us2.aiは、AIを用いて心エコー画像解析をし、心房心室の各種計測項目を自動計測の上、国際ガイドラインに基づく心機能評価を行うことができるツールです。世界25カ国での活用が始まっており、日本での医療現場の働き方改革を実現する上でも普及が見込まれます。
その上で、順天堂大学が培ってきた、循環器領域での多様な臨床知見を活かし、日本での製品最適化を監修することで、都心の大学病院から地方のクリニックまで使いやすい製品としての展開を目指します。
M3AIは、日本最大級の医療AIプラットフォームを提供しており、24年6月末時点で累計300万検査の解析結果を全国の医療機関に届けています。Us2.aiを順天堂大学の監修の元、全国の医療機関に提供し、医療現場の診断精度向上と効率化に貢献し、不必要な医療コストを減らし、健康で楽しく長生きする人を1人でも増やすことを実現して参ります。
[画像1: https://prtimes.jp/i/21495/660/resize/d21495-660-8c4b57584025fec7bf93-0.jpg ]
■ 医療現場で見込まれる効果
心エコー検査において、手動で全てを行う場合と比べ、検査技師による計測、レポート作成時間が70%削減されることが実証されています。撮影時間を同一とした場合、Us2.aiを上手く活用することで、現状の人員体制でより多くの検査を行えるポテンシャルがあります。
[画像2: https://prtimes.jp/i/21495/660/resize/d21495-660-caed69bd6d6f24b16e87-1.jpg ]
【順天堂大学について】https://www.juntendo.ac.jp/
順天堂は、江戸後期の天保9（1838年）、江戸・薬研堀（現在の東日本橋）に開設したオランダ医学塾「和田塾」に端を発し、今につながる日本最古の西洋医学塾です。現在では、医学部・スポーツ健康科学部・医療看護学部・保健看護学部・国際教養学部・保健医療学部・医療科学部・健康データサイエンス学部・薬学部の9学部をはじめ、大学院5研究科、医学部附属６病院からなる「健康総合大学・大学院大学」として教育・研究・医療そしてリベラルアーツを通じて国際レベルの社会貢献と人材育成を進めております。
【Us2.aiについて】https://us2.ai/
AIを活用し、心臓のリスクを検出するための心エコー検査の実務改善することで、患者の転帰を改善し、最適な医療を提供できる環境を増やすことをミッションに掲げています。現在、全世界25カ国での提供を行っており、発展した技術提供が不自由なくできる地域から資源に制約のある地域まで、誰もが高品質かつ一貫性のある検査を安価に、平等に受診できる未来を築いていきます。
【エムスリーAI株式会社について】https://corporate.m3ai.co.jp/
エムスリーAIは、病院からクリニックまであらゆる医療機関において多様な医療 AI を利用できる仕組みをプラットフォームとして提供し、2020 年 5 月のサービスローンチ以降、累計300万検査以上の解析を行ってまいりました。今後、更に優良な AI を取り揃え、多くの医療現場からの期待に応えることができるよう事業を推進してまいります。
* 認証番号305AGBZI00004000 超音波画像解析ソフトウェア Us2.ai
** NDBオープンデータより
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000177182.html
*** 完全自動化ソフトウェアの使用による心エコー検査時間の短縮：測定時間とレポート
作成時間の比較研究 https://doi.org/10.1007/s12574-023-00636-6
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